Ускорение открытия лекарств с помощью машинного обучения и ИИ

Глубокое обучение производит революцию во многих областях науки и техники, особенно в обработке естественного языка, распознавании речи и компьютерном зрении.

В этом докладе мы представим обзор последних разработок методов машинного обучения и искусственного интеллекта, а также их применения к проблеме открытия и разработки лекарств в лаборатории Исаева КМУ. Мы определяем несколько областей, в которых существующие методы могут ускорить фармацевтические исследования и разрушить более традиционные подходы.

Александр Исаев — доцент кафедры химии Университета Карнеги-Меллон. В 2008 году Александр защитил кандидатскую диссертацию по вычислительной химии. Он был научным сотрудником в Университете Кейс Вестерн Резерв и научным сотрудником правительственной исследовательской лаборатории. В 2016–2019 годах он работал преподавателем в фармацевтической школе UNC Eshelman Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл. Александр получил премию «Новые технологии» от Американского химического общества (ACS) и награду за вычисления на графических процессорах от NVIDIA. Исследования в его лаборатории сосредоточены на соединении искусственного интеллекта с химическими науками.

Отношения спикера с IOP Publishing

Член редколлегии журнала Машинное обучение: наука и технологии.

сообщение Ускорение открытия лекарств с помощью машинного обучения и ИИ Появившийся сначала на Мир физики.

• Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
• КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
• Источник: https://physicalworld.com/a/accelerating-drug-discovery-with-machine-learning-and-ai/